Séminaire R-D: L'apprentissage automatique d’un modèle

Séminaire R-D: L'apprentissage automatique d’un modèle
19/02/19 11h00
CRIM (405, avenue Ogilvy, bureau 101, Montréal)

L'apprentissage automatique d'un modèle "optimal" est-il envisageable?

LE SYSTÈME DE TRANSCRIPTION DE LA PAROLE ET DE DÉTECTION DE L'INDICATIF D'APPEL DU CRIM POUR LA COMPÉTITION ATC-AIRBUS

CONFÉRENCIER

Florent Avellaneda, Ph. D., Postdoctorant en modélisation et développement logiciel, CRIM

RÉSUMÉ

L'apprentissage automatique consiste à construire, à partir d'observations, un modèle prédictif. Comme les modèles sont généralement complexes et les observations nombreuses, cette construction de modèle est généralement faite grâce à des techniques à base d'heuristiques (pas de garantie de trouver le meilleur modèle). Par exemple, les techniques d'apprentissage profond consistent à affiner successivement un modèle à l'aide de nouvelles observations. Le modèle résultant est ensuite qualifié de "bon" s'il reconnaît adéquatement les nouvelles observations non utilisées lors de l'apprentissage.

Bien que ces techniques à base d'heuristiques fonctionnent très bien en général, il reste toujours des cas où une nouvelle observation n'est pas reconnue correctement par le modèle. Dans le contexte de systèmes critiques dans lesquels les erreurs ne sont pas admises, de tels modèles sont difficilement utilisables. Dès lors, on peut s'intéresser à la construction de modèles "optimaux".

Bien que l'apprentissage d'un modèle "optimal" soit un problème complexe, il existe des méthodes efficaces permettant de le résoudre dans certains cas. Dans cet exposé, Florent Avellaneda présentera ces cas où des méthodes d'apprentissage de modèles "optimaux" peuvent être utilisées. Les applications possibles et les futures pistes de recherche envisageables seront aussi abordées.


Présentation en français. Conférence gratuite. Inscription requise.

 
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